55个最实用大数据可视化分析工具

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1、近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开

2、发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧!1.ExcelExcel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选

3、择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。2.GoogleChartAPIGoogleChart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。3.D3D3(DataDrivenDocuments)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。4.RR语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用

4、作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。5.Visual.ly如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。6.ProcessingProcessing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。7.LeafletLeaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。8.OpenlayersOpenlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，O

5、penlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。9.PolyMAPSPolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。10.ChartingFontsChartingFonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体)，创建出漂亮的矢量化图标。11.GephiGephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。12.CartoDBCartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据

6、和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。13.WekaWeka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。14.NodeBoxNodeBox是OSX上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。　15.KartographKartograph不需要任何地图提供者像GoogleMaps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Pythonlibrary以及postGI

7、S，并将两者结合到SVG和JavaScriptlibrary，并把这些SVG资料转变成互动性地图。16.ModestMapsModestMaps是一个很小的地图库，在一些扩展库的配合下，例如Wax、ModestMaps立刻会变成一个强大的地图工具。17.TangleTangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。18.CrossfilterCrossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变19.RaphaelRaphae